Los datos de buena calidad mejoran la asistencia y el rendimiento
La transformación digital ha cambiado profundamente el sector sanitario. También ha hecho más compleja la gestión de los datos identificativos de pacientes y asegurados para las organizaciones sanitarias.
La mayoría de ellas trabaja con una gran variedad de sistemas clínicos y administrativos: de historia clínica electrónica, aplicaciones de farmacia y laboratorio, herramientas de gestión de citas, soluciones de CRM, sistemas de facturación y plataformas de pago. Cada uno de estos entornos puede utilizar sus propios identificadores de registro.
Por eso, identificar y consolidar los datos de los pacientes entre sistemas distintos e, incluso, dentro de un mismo sistema, puede resultar complejo. Los cambios de nombre, las actualizaciones del domicilio, las diferencias de formato, las faltas de ortografía y otras irregularidades suelen generar duplicados —varios registros para una misma persona— o superposiciones —datos de varias personas asociados a un único registro—. Según una encuesta de AHIMA (American Health Information Management Association), hasta el 20 % de las historias clínicas electrónicas están duplicadas.¹
Las incoherencias y lagunas en los datos identificativos pueden provocar:
El deterioro de la calidad asistencial y más riesgo para la seguridad del paciente: una identificación incorrecta puede derivar en errores graves, como administrar una medicación a la persona equivocada.
Retrasos en el tratamiento y en la facturación: el 35 % de las solicitudes de reembolso denegadas se debe a errores de identificación del paciente o a información incorrecta en su registro.²
Consecuencias económicas negativas: cuando los datos sobre riesgo y calidad no son fiables, los modelos de financiación sanitaria basados en valor pierden precisión y pueden afectar a los resultados económicos de la organización.
Costes adicionales para las organizaciones sanitarias y los pacientes:
La atención repetida por historias duplicadas tiene un coste medio de 1.950 dólares por paciente ingresado y de más de 1.700 dólares por atención en urgencias, según Black Book Market Research.²
Modelos de IA menos fiables: los datos identificativos limpios y precisos son esenciales para el análisis predictivo, la medicina personalizada, las soluciones de apoyo a la decisión clínica, el análisis de autorizaciones previas y solicitudes de reembolso, y otros proyectos de IA.
Sanciones y responsabilidades legales por errores en los datos sanitarios: la divulgación accidental de información clínica a la persona equivocada, o el intercambio de datos incorrectos entre sistemas, puede generar sanciones, reclamaciones y daños reputacionales.
La calidad de los datos identificativos es clave para proteger la confidencialidad del paciente y cumplir las obligaciones de interoperabilidad y de las normas legales de protección de datos.
Pérdida de productividad de TI: los equipos de TI pueden acabar dedicando demasiado tiempo y recursos a limpiar datos de forma manual y eliminar registros duplicados.
Research VP, Gartner4
Las EMPI eliminan lagunas, incoherencias e ineficiencias en los datos de identidad
Las soluciones EMPI, o índices maestros de pacientes³, ayudan a las organizaciones sanitarias a conciliar los registros de pacientes entre sistemas distintos. Los EMPI cotejan y enlazan registros de diversas fuentes, proporcionando un registro uniforme y unívocamente identificado para cada paciente.
Se trata de una solución especialmente importante para el sector sanitario, donde identificar correctamente a cada paciente es esencial. Estas soluciones también juegan un papel fundamental para el análisis de datos y las aplicaciones de IA, que dependen de una información de identidad limpia y precisa.
Las EMPI contribuyen a que las organizaciones mejoren su calidad asistencial y su rendimiento eliminando los registros duplicados y reduciendo los errores e ineficiencias. Proporcionan una referencia única y fiable para los datos de identidad, con información precisa, completa y actualizada.
De esta forma, se mejora la calidad y la gobernanza de los datos, se facilita el intercambio seguro de información clínica, los errores en la identificación de pacientes se reducen, se evita duplicar pruebas diagnósticas y de laboratorio. Por sus parte, los equipos de TI ven aliviada su carga de trabajo obteniendo una visión más fiable de la información y simplificando la integración de los sistemas tras operaciones como fusiones, adquisiciones o reorganizaciones.
- Mayor calidad de los datos de identidad
- Mejora de la gestión administrativa y económica
- Interoperabilidad e intercambio de datos más ágil
- Mejor aprovechamiento de la IA
Las soluciones EMPI tradicionales utilizan algoritmos deterministas y probabilísticos para identificar y consolidar registros que pertenecen a una misma persona. Los algoritmos deterministas buscan coincidencias exactas en datos como el nombre, la fecha de nacimiento, el documento identificativo o el número de tarjeta sanitaria. Si todos los criterios coinciden, el sistema considera que los registros pertenecen a la misma persona.
Los algoritmos probabilísticos utilizan modelos estadísticos para calcular la probabilidad de que dos registros correspondan a una misma persona. Para ello, asignan una puntuación a la coincidencia a partir de las similitudes encontradas en distintos atributos.
Las soluciones EMPI de nueva generación incorporan funciones avanzadas de conciliación basada en datos de referencia. Este enfoque verifica la identidad de una persona, completa la información que falta y resuelve las discrepancias entre registros. Para ello, contrasta los datos con servicios externos de verificación de identidad o con fuentes autorizadas, como registros oficiales u otras bases de datos fiables. La conciliación basada en datos de referencia ayuda a mantener registros más completos, precisos y actualizados.4
Cómo elegir la solución EMPI idónea
No todas las soluciones EMPI ofrecen las mismas capacidades. Al evaluar las distintas opciones, conviene buscar aquella que incluya estos elementos:
- Capacidades avanzadas de conciliación de registros, con distintos algoritmos y enfoques, incluida la conciliación basada en datos de referencia.
- Herramientas de automatización integradas para identificar coincidencias y conciliar registros sin depender de procesos manuales.
- Un motor de reglas configurable, con lógica adaptada a cada organización para definir criterios de coincidencia, generar alertas y gestionar excepciones.
- Integración sólida con otros sistemas, mediante API basadas en estándares sanitarios como HL7® v2 y FHIR®.
- Modelos de despliegue flexibles, tanto en la nube pública como en instalaciones propias o como servicio gestionado.
- Cumplimiento normativo, con garantías de seguridad, privacidad y protección de datos adecuadas para el entorno sanitario.
También es importante elegir un proveedor con experiencia contrastada en la gestión de datos sanitarios y registros clínicos.
1 - Encuesta de AHIMA a profesionales del sector sanitario estadounidense
2 - Black Book Market Research
3 - También conocido como índice maestro de pacientes de la empresa
4 - Innovation Insight for Next-Generation Enterprise Master Patient Index. Gartner. 11 de septiembre de 2024 - ID G00758255